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💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Este artigo propõe uma abordagem supervisionada por metadados para desvincular a estrutura anatômica das variações dependentes da aquisição em imagens biomédicas, permitindo a criação de representações conscientes da aquisição e um modelo de harmonização unificado que melhora a generalização, a interpretabilidade e a implantação clínica através de diversos protocolos de imagem e centros.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Este estudo demonstra que uma estrutura de aprendizado de máquina de conjunto interpretável, especificamente utilizando a Regressão de Extra Trees, pode prever com precisão o diâmetro de nanofibras eletrofiadas de TiO₂–PVP com base nos parâmetros do processo, oferecendo, assim, uma alternativa altamente eficiente e precisa aos métodos tradicionais de otimização experimental demorados.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Este artigo propõe o MSF-TrashDet, uma rede de fusão de características multiescala leve que utiliza um novo bloco de Melhoria de Características Multiescala e poda de canais estruturada para alcançar a detecção de objetos de resíduos de alta precisão e eficiente no conjunto de dados TrashNet, superando modelos de última geração como YOLOv5n, YOLOv8n e YOLOv11n com 91,91% de mAP50 enquanto mantém baixa complexidade computacional.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Este artigo propõe uma estrutura de criptografia híbrida escalável que combina a Cifra de Hill Unimodular com uma cifra de fluxo XOR baseada em um Mapa Logístico caótico para fornecer proteção segura, eficiente e independente de formato para arquivos binários arbitrários, alcançando aleatoriedade quase ideal, forte resistência a ataques estatísticos e recuperação sem perdas com alto rendimento.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
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A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Este artigo apresenta o Hybrid Split-Based Chaotic Cryptosystem (HSBCC), uma estrutura unificada que integra uma Cifra de Hill unimodular gerada dinamicamente, derivação de chave baseada em Mapa Logístico e Criptografia de Curva Elíptica para alcançar uma criptografia segura, sem perdas e que preserva o tamanho para arquivos binários arbitrários.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
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Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Este estudo demonstra que, embora a poda de esparsidade em blocos (block-sparse pruning) comprima significativamente um modelo de detecção de intrusão de aprendizagem profunda para implantação em borda sem melhorar a latência de inferência em hardware padrão, ela introduz instabilidade específica de classe e falha em resolver problemas de desempenho para tipos de ataques minoritários.

Ishan Mishra2026-07-30
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AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Este artigo propõe um framework impulsionado por IA para ambientes de nuvem federada que integra redes neurais de grafos, otimização NSGA-II e bandits contextuais para minimizar simultaneamente violações de SLO, consumo de energia, custos operacionais e tráfego entre clusters, enquanto maximiza a equidade e a estabilidade, alcançando um desempenho superior em relação aos métodos existentes em avaliações experimentais.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Este estudo avalia seis plataformas de IA conversacional e conclui que, embora elas simulem empatia de forma consistente, exibem inconsistências significativas na detecção e escalonamento de crises, revelando uma lacuna crítica entre seus compromissos de segurança documentados e o desempenho interacional real.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
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A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Este artigo propõe um framework híbrido unificado de duas fases que integra um pipeline de classificação de movimento consciente de regime com o ajuste adaptativo de parâmetros de ruído do filtro de Kalman baseado em aprendizado por reforço para aumentar a precisão da navegação de veículos autônomos e a robustez contra spoofing de GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
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A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Este artigo apresenta o CGHC-S128, um framework de criptografia híbrida que combina uma Cifra de Hill de Grafo Completo com criptografia residual Shift128 para criptografar de forma segura e eficiente arquivos binários universais de qualquer tamanho sem preenchimento, garantindo simultaneamente a invertibilidade matemática da chave, a decriptação perfeita e uma forte resistência a ataques criptanalíticos.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30